Structure-based dual affinity optimization of a SARS-CoV-1/2 cross-reactive single-domain antibody
Notice bibliographique
Résumé
The SARS coronavirus 2 (SARS-CoV-2) spike (S) protein binding to the human ACE2 receptor is the molecular event that initiates viral entry into host cells and leads to infection and virus replication. There is a need for agents blocking viral entry into host cells that are cross-reactive with emerging virus variants. VHH-72 is an anti-SARS-CoV-1 single-domain antibody that also exhibits cross-specificity with SARS-CoV-2 but with decreased binding affinity. Here we applied a structure-based approach to affinity-mature VHH-72 for the SARS-CoV-2 spike protein while retaining the original affinity for SARS-CoV-1. This was achieved by employing the computational platform ADAPT in a constrained dual-affinity optimization mode as a means of broadening specificity. Select mutants designed by ADAPT were formatted as fusions with a human IgG1-Fc fragment. These mutants demonstrated improved binding to the SARS-CoV-2 spike protein due to decreased dissociation rates. Functional testing for virus neutralization revealed improvements relative to the parental VHH72-Fc up to 10-fold using a SARS-CoV-2 pseudotyped lentivirus and 20-fold against the SARS-CoV-2 authentic live virus (Wuhan variant). Binding and neutralization improvements were maintained for some other SARS-CoV-2 variants currently in circulation. These improved VHH-72 mutants are predicted to establish novel interactions with the S antigen. They will be useful, alone or as fusions with other functional modules, in the global quest for treatments of COVID-19 infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».